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히비스서커스의 블로그
[CS231n 3] Loss Functions
※ 이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 3강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 이전에 공부한 내용에서는 Linear classification의 모델의 구조를 살펴보았다. 2020/12/30 - [Programming/AIffel] - [Day 2] Terminal & 가상환경, Image Classification [Day 2] Terminal & 가상환경, Image Classification 1. Terminal & 가상환경 1-1. Terminal 운영체제 (OS; Operating System) : 컴퓨터 하드웨어를 관리하는 프로그램으로 작업 관리와 데이터 관리 및 감시하는 제어프로그램과 언어 번역과 서비스 및 문제 처리 biolo..
[CS231n 2] Image Classification
※ 이 내용들은 전적으로 스탠포드 대학의 CS231 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 2. Image Classification 이미지 분석의 문제 - 입력 이미지가 주어졌을 때 여러 가지 카테고리 중 어디로 분류할 것인가? - 컴퓨터는 이미지를 숫자들의 집합(행렬)로 인식하기 때문 * Segmatic Gap - 사람의 인식과 컴퓨터의 인식에서 발생하는 차이 - 여러 이미지가 동일한 대상을 나타내고 있어도 픽셀값이 다 다르기 때문에 인식하는 것은 매우 어려움 2-1. 첫번째 고전적 방식 - edge와 corner를 이용 * edge와 corner의 간략한 의미 - edge: 가장자리 - corner: 패인 부분 문제점 - 한 개체에 대해 여러 개(조명, 방향, 자세, 가려짐 등에 의해..